语音识别技术是一门综合性交叉学科,经过近40年的继续研究,现已形成比较完善的基础理论体系。目前对语音识别技术的研究主要集中在实际应用方面。语音识别技术为当今信息社会提供了人机交互的典型解决方案,必将对人们的生活和生产带来革命性的变革。语音识别技术可以应用到社会的各个行业和各个方面中。考虑到近几年语音识别技术的迅猛发展和广阔的市场背景,本论文研究了一种能对特定词进行识别的孤立词语音识别系统。论文介绍了语音识别系统开发的完整过程,分析设计了前端预处理,端点检测和特征参数提取的原理和算法,重点介绍了所设计的带噪声端点检测算法,MEL频率倒谱系数(MFCC)特征参数提取算法,并针对所设计的算法进行了相应的仿真,仿真结果完全满足了系统性能的设计要求；在模式匹配方面比较了传统的动态时间规整(DTW)算法,提出了整体路径约束DTW算法(ADTW),并用MATLAB语言将改进的语音识别算法编程,仿真表明该算法能有效的提高识别率并有着极好的鲁棒性。同时,论文设计了基于ARM9微处理器芯片S3C2440的语音识别系统,详细分析了该系统硬件各模块的设计与实现；软件方面移植了WinCE5.0作为系统的板级驱动,并基于此开发了相应的语音采集驱动程序,设计了语音识别算法的具体实现。结果表明：所设计的语音识别算法有很高的识别率,能减小或者消除噪声所带来的训练模型和测试语音之间的失配。基于此种算法的语音识别系统完全达到了设计的要求,将有着极好的市场前景。